本研究通过将机器学习（ML）集成到CoGTT框架中，提升了智慧城市环境下的基于非同质化代币（NFT）的数字资产交易。该框架在公有区块链上通过智能合约实现，并由零知识证明提供支持，提高了交易的公平性、适应性和透明度，在考虑去中心化系统固有的执行成本的同时，实现了84%的交易完成率。
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本研究通过将机器学习（ML）集成到CoGTT框架中，提升了智慧城市环境下的基于非同质化代币（NFT）的数字资产交易。该框架在公有区块链上通过智能合约实现，并由零知识证明提供支持，提高了交易的公平性、适应性和透明度，在考虑去中心化系统固有的执行成本的同时，实现了84%的交易完成率。
在智慧城市背景下，非同质化代币（Non-Fungible Tokens, NFTs）通过实现安全、去中心化的交易，正在重塑数字艺术市场。随着NFT交易规模的扩大，引入智能性与适应性变得至关重要，这使得机器学习（Machine Learning, ML）的融合成为必要。然而，现有模型尤其是合作博弈理论交易（Cooperative Game Theoretic Trading, CoGTT）框架，在交易全流程中对机器学习的利用仍显不足。主要缺陷包括实时适应能力有限、谈判策略次优以及买卖双方匹配效果不佳。本研究通过将机器学习整合至三阶段CoGTT框架，旨在解决上述问题。—基于机器学习增强的朴素交易、最小-最大价格谈判及均衡驱动的交易—以增强决策制定与定价能力。该方法在基于公共区块链并利用智能合约的模拟环境中，应用机器学习算法，如决策树、聚类和强化学习（Q-learning）。模拟过程使用一个定制数据集，反映市场动态与艺术家可信度。该数据集为合成生成，旨在模拟NFT市场行为，同时保持受控的实验条件，但可能限制其在波动性较强的现实市场中的直接适用性。采用零知识证明（ZKPs）以保护隐私。通过对比分析用于NFT价格预测与策略性出价的多种机器学习模型，验证了将预测算法与强化学习相结合的有效性。线性回归与随机森林模型均能准确估计NFT价格，其中随机森林在实时预测准确性方面表现更优（R2 = 0.9920）。K均值聚类能有效划分市场参与者，以支持针对性谈判，其轮廓系数达到0.8178。将Q学习与随机森林相结合，可实现动态出价策略，缩小推荐价格与实际价格之间的差距。离散动作集（降低、维持、提高）支持可解释且实时的出价调整。这些发现表明，机器学习驱动的NFT交易系统具备支持可扩展、符合隐私合规要求的智慧城市数字市场的潜力，通过自动化、数据驱动的流程使交易行为与市场需求保持一致。
区块链技术与非同质化代币（NFT）的融合，在智慧城市环境中引入了一种变革性的数字资产所有权与交易模式。在此背景下，数字艺术品交易框架使艺术家能够对其创作实现货币化，同时通过去中心化基础设施为收藏者提供可验证的所有权。这一模式与智慧城市在透明度、可追溯性和自动化等方面的目标高度契合。然而，高交易费用、互操作性有限以及版权保护不足等因素，制约了这些系统的普及与可扩展性。
越来越多的基础研究从多个角度探讨了这些问题。Vujicic 等人1 和 Kumar 等人2 对去中心化金融以及支撑 NFT 交易的创新合约机制提供了技术性综述。Ante 等人3 和 Guan 等人4 研究了 NFT 交易市场的经济行为和用户体验，强调了利益相关者之间的波动性和策略性行为。除数字艺术之外的应用——例如废物管理5、安全的 AI 交易6 和法律合规7——展示了 NFT 平台在去中心化生态系统中的多功能性和不断扩展的实用性。
为了增强这些平台，跨学科方法也相继涌现。博弈论已被用于解决激励机制、所有权争议和合规监管等问题，....
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基于区块链的NFT艺术品交易框架被构建为一个多层协议，该协议在一个统一的架构中集成了智能合约、隐私保护机制、博弈论建模、机器学习算法、强化学习以及燃气成本评估。
该流程始于定义核心功能的智能合约的开发，这些核心功能包括参与者注册、资产挂牌、订单提交和交易执行。这些合约支持用户注册、资产登记以及安全的订单处理。为了评估其正确性和效率，对合约逻辑进行了测试，并在不同的交易速度设置下记录了执行成本。
零知识证明（ZKP）被用于验证艺术品的真实性，同时不泄露敏感信息。每笔交易都通过链上检查和零知识证明验证进行双重验证，以确保机密性和数据完整性。模块化的零知识证明设计独立于主智能合约运行，便于集成并支持大规模部署。通过评估证明生成与验证的延迟，以检验其可行性。
采用通用框架实现了基于网络的界面。该界面包含登录页面、艺术家仪表板和交易平台等模块。基于钱包的身份验证可实现交易签名，而上传和铸造功能则允许艺术家将数字作品转化为代币。
在市场设计层面，合作博弈交易（CoGTT）模型采用了一种结构化的三阶段协商机制。第一阶段基于提交的买方报价和卖方要价进行直接价格匹配。未匹配的参与者进入第二阶段，该阶段采用协商的极小-极大定价策略，包括中点估值方法。如果仍未达成协议，交易将进入第三阶段，在此阶段应用纳什均衡原理，并通过迭代协商持续....
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所提出的基于区块链的数字艺术品交易方法利用了零知识证明（ZKPs）。每种交易方式都被封装在智能合约中，关键功能——如艺术品创作者注册、用户注册以及交易机制——被定义为专用的合约函数。模拟中所使用的区块链平台环境参数如表1所示。
为保持一致性，所有交易方法均遵循标准化的公共区块链参数和注册流程。零知识证明（ZKPs）通过验证艺术品所有权来增强安全性，同时保护敏感数据的机密性。所提出的前端方案采用 Next.js 开发，包含一个登录页面和一个用户个人资料页面。关键的智能合约函数包括 RegisterArtist()、RegisterUser()、SellOrderRequest()、BuyOrderRequest() 和 TransactionExecute()。
这些合约部署在公共区块链网络上，利用市场平台的公共标识来追踪NFT标识和节点。所提出的方法将博弈论NFT交易策略与先进的定价机制（CoGTT）相结合，以优化NFT市场的效率与协调性。由此构建的市场平台支持基于区块链的NFT代币进行数字艺.......
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本研究提出了一种基于机器学习增强的协作博弈论交易（CoGTT）框架，用于基于非同质化代币（NFT）的数字艺术市场，旨在提高定价准确性、策略性谈判能力以及决策效率。该方法在支持智能合约的区块链平台上整合了监督学习、无监督学习和强化学习模型——例如决策树（Decision Trees）、K均值（K-Means）和Q学习（Q-learning），以实现去中心化、透明且自适应的交易机制。该框架采用三阶段结构：机器学习增强的朴素交易、最小-最大价格协商以及基于均衡的交易，从而支持动态市场行为分析与交易优化。此外，框架引入零知识证明（ZKPs），以确保交易的隐私性、安全性和可验证性。这一混合框架通过提升数字资产交换中的信任度、公平性与可扩展性，契合了智慧城市的发展目标26。
本研究通过引入一种新颖的跨学科框架，将机器学习、博弈论与区块链技术相结合，以增强NFT交易系统，从而推动了科学领域的发展。该框架通过数据驱动的定价模型和自适应谈判策略，提高了交易的准确性，如表2所示。通过将合作博弈论与监督学习和强化学习相结合.......
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我们作者声明，不存在可能影响本论文所报告工作的任何利益冲突——无论是经济上的、个人的或其他方面的。人工智能语言模型仅用于对论文中部分章节的语言润色、语法修正以及提升表达清晰度和学术语气。该工具未被用于生成科学设想、提出假设、设计研究方法、实施实验、分析结果或得出结论。
作者谨向K Hemant Kumar Reddy博士致以诚挚的感谢，感谢他在本研究过程中提供的宝贵指导和富有见地的建议。我们还感谢朋友和同事提出的建设性意见，这些意见极大地帮助我们提升了论文的质量与清晰度。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| Hardhat（区块链开发框架） | Hardhat | v2.19.1 | https://hardhat.org |
| MetaMask（钱包扩展） | MetaMask | v11.10.0 | https://metamask.io |
| Next.js | Next.js | v14.1.0 | https://nextjs.org |
| Node.js | Node.js | v20.11.1 | https://nodejs.org |
| NVIDIA RTX 3060 | NVIDIA | https://www.nvidia.com/ | Intel Core i7-12700H |
| Pinata | Pinata.cloud | v2.1.0 | https://www.pinata.cloud |
| 固定策略 | Pinata.cloud | — | https://docs.pinata.cloud |
| React | React | v18.2.0 | https://react.dev |
| Remix | Remix | v0.31.0 | https://remix.ethereum.org |
| Solidity（编译语言） | Solidity | v0.8.20 | https://soliditylang.org |
| Ubuntu | Ubuntu | 22.04 LTS | https://ubuntu.com |
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